虛擬化/超融合
需求分析虛擬化提升了計(jì)算、內(nèi)存資源的利用率和管理效率，VMware、KVM、Hyper-V成為虛擬化領(lǐng)域的主流架構(gòu)。隨著虛擬化的大規(guī)模應(yīng)用，虛擬機(jī)數(shù)量越來(lái)越多，但在傳統(tǒng)存儲(chǔ)上運(yùn)行越來(lái)越慢——“慢”成為了限制虛擬化大規(guī)模應(yīng)用的瓶頸。“慢”的重要原因是存儲(chǔ)的I/O性能不夠，大量的虛擬機(jī)同時(shí)運(yùn)行，使得I/O急劇增加，而傳統(tǒng)存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)無(wú)法承受大量的隨機(jī)I/O。基于分布式存儲(chǔ)技術(shù)的超融合架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，為大規(guī)
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私有云
需求分析建立云計(jì)算平臺(tái)需要根據(jù)應(yīng)用的需求選擇存儲(chǔ)系統(tǒng)、設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)方案和規(guī)劃計(jì)算資源。企業(yè)應(yīng)用多種多樣，例如管理信息系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)和大型分布式應(yīng)用。有的應(yīng)用面向在線事務(wù)處理（OLTP），有的則面向在線事務(wù)分析（OLAP），對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能要求各有差別。OpenStack或ZStack為建立IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）提供了完整的解決方案。因此，很多企業(yè)都選擇使用OpenStack或ZStack建立云計(jì)
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容器存儲(chǔ)
需求分析Docker容器技術(shù)快速興起，在云計(jì)算領(lǐng)域正扮演著越來(lái)越重要的角色。容器把應(yīng)用程序和運(yùn)行環(huán)境打包在一起，減少了對(duì)操作系統(tǒng)的依賴和不同軟件版本之間的沖突，應(yīng)用程序的發(fā)布更加便捷高效，將應(yīng)用交付速度提高到秒級(jí)；相比于主機(jī)虛擬化，容器虛擬化具有更高的效率，可以運(yùn)行更多的應(yīng)用實(shí)例。Docker解決了高效的虛擬化問(wèn)題，但本身并未提供數(shù)據(jù)的持久存儲(chǔ)功能。運(yùn)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)的容器需要可靠、高性能的持久化存儲(chǔ)。
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大數(shù)據(jù)分析
需求分析近二十年來(lái)生命科學(xué)研究快速發(fā)展，產(chǎn)生了包括基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等“生物大數(shù)據(jù)”，尤其以基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)為核心的組學(xué)大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超很多其他領(lǐng)域。隨著基因測(cè)序技術(shù)的飛速發(fā)展，人類發(fā)現(xiàn)的基因序列數(shù)目按照指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，比如1個(gè)人的基因數(shù)據(jù)為1.5T，100萬(wàn)人的數(shù)據(jù)將有1EB，面對(duì)如此數(shù)量龐大的基因進(jìn)行同源性搜尋、比對(duì)、分析、遺傳發(fā)育分析等等，以及數(shù)據(jù)的傳輸、計(jì)算、共
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人工智能
AI大模型存儲(chǔ)解決方案需求分析隨著人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域的深入應(yīng)用，對(duì)于支持AI基礎(chǔ)設(shè)施的需求也日益增長(zhǎng)。特別是存儲(chǔ)系統(tǒng)，它在AI應(yīng)用中扮演著至關(guān)重要的角色。以下是針對(duì)AI場(chǎng)景下存儲(chǔ)需求的綜合分析及其優(yōu)化概述。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：AI模型訓(xùn)練和應(yīng)用過(guò)程中涉及的數(shù)據(jù)量巨大，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)記錄）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像、視頻、音頻等）。因此，存儲(chǔ)系統(tǒng)需要具備海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，以滿足AI應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)的
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備份歸檔
需求分析對(duì)于如金融、醫(yī)療、醫(yī)藥、制造等行業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值越來(lái)越受到重視，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保護(hù)手段也在經(jīng)歷一次次的變革，從原始的手工數(shù)據(jù)副本拷貝，例行腳本、系統(tǒng)工具(如RMAN)，到備份軟件、快照，再到持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)（CDP：Continuous Data Protection）、數(shù)據(jù)副本管理(CDM：Copy Data Management)。數(shù)據(jù)備份需求和技術(shù)的發(fā)展，也對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提出了新的挑
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